Development of an Intelligent System for Fruit Detection and Cutting Using Computer Vision

En la industria alimentaria, la automatización de procesos es esencial para mejorar la eficiencia, la productividad y garantizar la calidad del producto. La visión por computadora ha surgido como una herramienta poderosa para la detección, clasificación y manipulación automatizada de frutas y otros alimentos (Fan et al., 2024). Esta tecnología permite la identificación precisa y rápida de características como el tipo, el grado de madurez y la calidad, facilitando procesos como la clasificación, el empaquetado y el control de calidad (Patil et al., 2023).La visión por computadora utiliza algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar imágenes y extraer información relevante, permitiendo la clasificación de frutas con alta precisión según su forma, color y textura (Del Castillo et al., 2021). Estudios recientes han destacado el potencial de esta tecnología para mejorar la eficiencia y la calidad en la producción de alimentos, como la detección de defectos en frutas y verduras, la clasificación de granos y semillas, y la identificación de especies de pescado (Kang & Chen, 2020).La relevancia de la visión por computadora y los algoritmos de inteligencia artificial para la detección de objetos se ha expandido en diversos campos, incluidos procesos industriales, control de calidad y automatización, convirtiéndose en elementos indispensables en la Industria 4.0. Las aplicaciones se extienden más allá de la industria hacia sectores científicos y de seguridad, mejorando significativamente los procesos en varias empresas (Sucari et al., 2020).Las investigaciones han demostrado mejoras sustanciales en la calidad de los procesos mediante la implementación de sistemas de visión por computadora. Estos incluyen sistemas para el reconocimiento de frutas tropicales latinoamericanas, que emplean técnicas avanzadas para incrementar la precisión y la eficiencia en la identificación y clasificación de objetos (Fan et al., 2020). La integración de inteligencia artificial con visión por computadora ha impulsado aún más el control de calidad industrial, utilizando técnicas de aprendizaje profundo para la detección y clasificación de frutas con alta precisión (Javaid et al., 2022).En la agricultura inteligente, los sistemas de visión por computadora han optimizado la gestión de cultivos, el uso de recursos y los rendimientos (Sharma et al., 2022). Además, los sistemas autónomos para la cosecha de frutas han mostrado avances notables (Zhou et al., 2021). Las técnicas de visión por computadora para inspeccionar la calidad de productos agrícolas están reemplazando las inspecciones manuales, reduciendo errores y mejorando la eficiencia económica (Da Costa et al., 2020).Este proyecto tiene como objetivo identificar las características técnicas de un sistema de visión por computadora para la adquisición de imágenes en tiempo real y la evaluación de componentes electrónicos, enfocándose en cinco tipos de frutas: sandía, manzana, pera, naranja y ban.